这篇文章将为大家详细讲解有关Pytorch中Tensor索引与切片的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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1. Pytorch风格的索引

根据Tensor的shape，从前往后索引，依次在每个维度上做索引。

示例代码：

import torch
 
a = torch.rand(4, 3, 28, 28)
print(a[0].shape) #取到第一个维度
print(a[0, 0].shape) # 取到二个维度
print(a[1, 2, 2, 4]) # 具体到某个元素

上述代码创建了一个shape=[4, 3, 28, 28]的Tensor，我们可以理解为4张图片，每张图片有3个通道，每个通道是28x28的图像数据。a代表这个Tensor，a后面跟着的列表[]表示对Tensor进行索引，a的维度dim = 4,决定了[]中的元素个数不能超过4个，[]中的值表示对应维度上的哪一个元素，比如 a[0]表示取第一个维度上的第一个元素，可以理解为第一张图片，a[1]表示取第一个维度上的第二个元素，可以理解为第二张图片。a[0, 0]表示取第一个维度上第一个元素的与第二个维度上的第一个元素，也就是第一张图片第一个通道的元素。a[1, 2, 2, 4]表示取第第一个维度上的第二个元素与第二个维度上的第三个元素与第三个维度上的第三个元素与第四个维度上的第5个元素，也就是第二张图片第三个通道第三行第四列的像素值是一个标量值。

输出结果：

torch.Size([3, 28, 28])
torch.Size([28, 28])
tensor(0.1076)

2. python风格的索引

示例代码：

import torch
 
# 譬如：4张图片，每张三个通道，每个通道28行28列的像素
a = torch.rand(4, 3, 28, 28)
 
# 在第一个维度上取后0和1，等同于取第一、第二张图片
print(a[:2].shape) 
 
# 在第一个维度上取0和1,在第二个维度上取0，
# 等同于取第一、第二张图片中的第一个通道
print(a[:2, :1, :, :].shape) 
 
# 在第一个维度上取0和1,在第二个维度上取1,2，
# 等同于取第一、第二张图片中的第二个通道与第三个通道
print(a[:2, 1:, :, :].shape) 
 
# 在第一个维度上取0和1,在第二个维度上取1,2，
# 等同于取第一、第二张图片中的第二个通道与第三个通道
print(a[:2, -2:, :, :].shape) 
 
# 使用step隔行采样
# 在第一、第二维度取所有元素，在第三、第四维度隔行采样
# 等同于所有图片所有通道的行列每个一行或者一列采样
# 注意：下面的代码不包括28
print(a[:, :, 0:28:2, 0:28:2].shape) 
print(a[:, :, ::2, ::2].shape) # 等同于上面语句

注意：负值的索引即表示倒数第几个元素，-2就是倒数第二个元素。

输出结果：

torch.Size([2, 3, 28, 28])
torch.Size([2, 1, 28, 28])
torch.Size([2, 2, 28, 28])
torch.Size([2, 2, 28, 28])

3. index_select（）选择特定索引

选择特定下标有时候很有用，比如上面的a这个Tensor可以看作4张RGB（3通道）的MNIST图像，长宽都是28px。那么在第一维度上可以选择特定的图片，在第二维度上选择特定的通道，在第三维度上选择特定的行等：

# 选择第一张和第三张图
print(a.index_select(0, torch.tensor([0, 2])).shape)
 
# 选择R通道和B通道
print(a.index_select(1, torch.tensor([0, 2])).shape)
 
# 选择图像的0~8行
print(a.index_select(2, torch.arange(8)).shape)

注意：index_select（）的第二个索引参数必须是Tensor类型

输出结果：

torch.Size([2, 3, 28, 28])
torch.Size([4, 2, 28, 28])
torch.Size([4, 3, 8, 28])

4. 使用 ... 索引任意多的维度

import torch
 
a = torch.rand(4, 3, 28, 28)
 
# 等与a
print(a[...].shape)
 
# 第一张图片的所有维度
print(a[0, ...].shape)
 
# 所有图片第二通道的所有维度
print(a[:, 1, ...].shape)
 
# 所有图像所有通道所有行的第一、第二列
print(a[..., :2].shape)

输出结果：

torch.Size([4, 3, 28, 28])
torch.Size([3, 28, 28])
torch.Size([4, 28, 28])
torch.Size([4, 3, 28, 2])

5. 使用mask索引

示例代码：

import torch
 
a = torch.randn(3, 4)
print(a)
 
# 生成a这个Tensor中大于0.5的元素的掩码
mask = a.ge(0.5)
print(mask)
 
# 取出a这个Tensor中大于0.5的元素
val = torch.masked_select(a, mask)
print(val)
print(val.shape)

输出结果：

tensor([[ 0.2055, -0.7070, 1.1201, 1.3325],
    [-1.6459, 0.9635, -0.2741, 0.0765],
    [ 0.2943, 0.1206, 1.6662, 1.5721]])
tensor([[0, 0, 1, 1],
    [0, 1, 0, 0],
    [0, 0, 1, 1]], dtype=torch.uint8)
tensor([1.1201, 1.3325, 0.9635, 1.6662, 1.5721])
torch.Size([5])

注意：最后取出的 大于0.5的Tensor的shape已经被打平。

6. take索引

take索引是在原来Tensor的shape基础上打平，然后在打平后的Tensor上进行索引。

示例代码：

import torch
 
a = torch.tensor([[3, 7, 2], [2, 8, 3]])
print(a)
print(torch.take(a, torch.tensor([0, 1, 5])))

输出结果：

tensor([[3, 7, 2],
    [2, 8, 3]])
tensor([3, 7, 3])

关于“Pytorch中Tensor索引与切片的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

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